Умная трость PISHYAR: новый взгляд на самостоятельную навигацию для незрячих

Автор: Денис Аветисян

Исследование представляет инновационную систему, сочетающую в себе возможности искусственного интеллекта и тактильной навигации для расширения возможностей незрячих людей в помещениях.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Разработана интеллектуальная трость, использующая модели обработки естественного языка и мультимодальное взаимодействие для обеспечения безопасной и социально-адекватной навигации в сложных условиях.

Несмотря на значительные достижения в области вспомогательных технологий, обеспечение полноценной автономии и социальной интеграции для людей с нарушениями зрения остается сложной задачей. В данной работе представлен $PISHYAR$ : социально-интеллектуальный умный трость, разработанный для обеспечения навигации в помещениях и многомодального взаимодействия человека с искусственным интеллектом. Система объединяет в себе алгоритмы восприятия в реальном времени, планирования маршрута и передовые языковые модели, демонстрируя высокую точность и социальную адаптированность в различных сценариях. Способен ли $PISHYAR$ стать не просто средством передвижения, но и полноценным компаньоном, расширяющим возможности самостоятельной жизни для людей с нарушениями зрения?

Преодоление Ограничений: Независимость для Незрячих

Люди с нарушениями зрения сталкиваются с серьезными трудностями при самостоятельной навигации в помещениях, часто нуждаясь в помощи окружающих или полагаясь на запомненную планировку пространства. Эта зависимость значительно ограничивает их мобильность и самостоятельность, затрудняя выполнение повседневных задач и снижая качество жизни. Неспособность свободно ориентироваться в знакомых и незнакомых помещениях может приводить к чувству тревоги, неуверенности и социальной изоляции. Ограниченность доступа к информации об окружающей обстановке, такой как расположение препятствий, дверей или других людей, требует постоянной концентрации и повышенного внимания, что утомляет и увеличивает риск несчастных случаев. Поэтому разработка эффективных средств помощи в навигации внутри помещений является важной задачей, способной существенно улучшить жизнь людей с нарушениями зрения.

Существующие вспомогательные технологии для людей с нарушениями зрения часто демонстрируют недостаточную приспособляемость к изменяющимся условиям окружающей среды. Большинство систем полагаются на заранее запрограммированные карты или фиксированные маршруты, что делает их неэффективными в динамичных пространствах, таких как оживленные торговые центры или офисы с часто меняющейся расстановкой мебели. Неспособность учитывать временные препятствия, перемещающихся людей или неожиданные изменения в планировке значительно ограничивает возможности независимой навигации, вынуждая пользователя полагаться на внешнюю помощь или избегать сложных ситуаций. Проблема усугубляется тем, что многие устройства не способны различать важные контекстуальные сигналы, такие как звуки, запахи или социальные взаимодействия, которые могли бы помочь ориентироваться в пространстве.

Для создания действительно эффективной системы помощи незрячим людям в ориентировании необходимо учитывать не только статичную планировку помещения, но и динамические социальные сигналы. Исследования показывают, что успешная навигация предполагает понимание невербальных коммуникаций — например, положения других людей в пространстве, их движений и даже мимики. Система, способная интерпретировать эти сложные социальные подсказки и соотносить их с текущей планировкой помещения, позволит человеку с нарушениями зрения более уверенно и безопасно перемещаться в различных средах, избегая столкновений и ориентируясь в меняющейся обстановке. Такой подход выходит за рамки простой картографии и требует интеграции элементов искусственного интеллекта, способных к распознаванию образов и прогнозированию поведения окружающих.

PISHYAR: Система Социально-Осведомленной Навигации

Система PISHYAR использует бортовой вычислительный модуль Raspberry Pi 5 в сочетании с сенсором OAK-D Lite для создания понимания окружающей среды в режиме реального времени. Raspberry Pi 5 обеспечивает необходимую вычислительную мощность для обработки данных, поступающих от OAK-D Lite, который выполняет восприятие окружающей среды, включая обнаружение объектов и оценку глубины. Такая архитектура позволяет PISHYAR функционировать автономно, без необходимости подключения к внешним вычислительным ресурсам, и оперативно реагировать на изменения в окружающей обстановке.

Функциональность PISHYAR базируется на способности к надежной социальной навигации, обеспечивающей безопасное и уважительное перемещение в динамичных средах. Это достигается за счет анализа окружения и прогнозирования поведения других участников, позволяя роботу адаптировать траекторию движения и избегать столкновений. Система учитывает не только физические препятствия, но и социальные нормы, такие как поддержание безопасной дистанции и следование общепринятым маршрутам движения, что позволяет ей эффективно функционировать в присутствии людей и других роботов.

Функциональность PISHYAR обеспечивается интегрированным набором технологий, включающим обнаружение объектов посредством YOLOv8 и планирование пути с использованием алгоритма D Lite. В ходе тестирования YOLOv8 продемонстрировал 92%-ную точность идентификации целевых объектов в 15 из 16 испытаний, что свидетельствует о высокой надежности системы восприятия. Алгоритм D Lite, в свою очередь, отвечает за эффективное построение оптимального маршрута движения, учитывая динамически изменяющуюся обстановку и избегая препятствий. Комбинация этих технологий позволяет PISHYAR безопасно и эффективно перемещаться в сложных пространствах.

Восприятие Окружающей Среды: Контекст и Детали

PISHYAR использует мультимодальное взаимодействие для объединения визуальной информации и контекстных данных, что позволяет системе формировать более полное представление об окружающей среде. Это достигается за счет одновременной обработки данных, полученных с камер, и информации о местоположении, времени суток и других релевантных параметрах. Интеграция этих различных источников информации позволяет PISHYAR не просто идентифицировать объекты, но и понимать их взаимосвязь и значение в конкретной ситуации, что критически важно для принятия обоснованных решений и эффективной навигации.

Для генерации описаний сцен и точного определения местоположения объектов в системе PISHYAR используется модель «Зрение-Язык» (Vision Language Model, VLM). VLM объединяет обработку визуальной информации с возможностями обработки естественного языка, позволяя не только идентифицировать объекты на изображении, но и создавать текстовое описание окружающей обстановки. Это достигается за счет обучения модели на больших объемах данных, содержащих изображения и соответствующие им текстовые описания, что позволяет VLM эффективно сопоставлять визуальные признаки с лингвистическими представлениями и обеспечивать высокую точность локализации объектов в кадре.

Система PISHYAR использует распознавание коллективных действий (Collective Activity Recognition) для анализа поведения групп людей в окружающей среде. В основе этой функции лежит модель COMPOSER, демонстрирующая точность в 85% при тестировании в реальных условиях. Это позволяет системе не просто идентифицировать отдельные объекты, но и интерпретировать их взаимодействие, что критически важно для понимания динамики окружающей обстановки и прогнозирования потенциальных сценариев развития событий.

Способность системы к восприятию окружающей среды имеет решающее значение для обеспечения безопасной и эффективной навигации. В динамичных условиях, таких как перемещение в помещениях или на улице, система должна оперативно реагировать на изменения обстановки — появление новых объектов, изменение их положения, или возникновение препятствий. Реагирование на эти изменения позволяет избежать столкновений, корректировать маршрут и поддерживать оптимальную траекторию движения. Отсутствие адекватной реакции на изменяющиеся условия может привести к ошибкам в навигации и потенциально опасным ситуациям.

Интеллектуальное Сопровождение: Активный Агент PISHYAR

Система PISHYAR обладает способностью действовать как интеллектуальный помощник благодаря функции агентного взаимодействия. Она не просто реагирует на команды, но и самостоятельно анализирует запросы пользователя и определяет, какой модуль системы наиболее подходящ для их выполнения. Этот процесс осуществляется путем маршрутизации запросов и активации соответствующих компонентов, что позволяет PISHYAR эффективно справляться с задачами в различных ситуациях. Вместо выполнения заранее запрограммированных действий, система способна адаптироваться к контексту и предоставлять персонализированную помощь, имитируя поведение разумного ассистента.

В основе способности PISHYAR выступать в роли интеллектуального помощника лежит мощная языковая модель GPT-4o, обеспечивающая обработку естественного языка и генерацию диалогов. Благодаря ей система способна понимать сложные запросы, сформулированные на обычном языке, и преобразовывать их в конкретные действия. GPT-4o позволяет PISHYAR не просто выполнять команды, но и поддерживать осмысленные беседы с пользователем, адаптируясь к контексту и предоставляя релевантную информацию. Эта способность к естественному взаимодействию является ключевым фактором, определяющим эффективность системы и положительное восприятие пользователей, что подтверждается высокой корреляцией между намерением повторного использования и ощущением социального присутствия, зафиксированным в ходе исследований.

В ходе испытаний система PISHYAR продемонстрировала впечатляющую эффективность в навигации по помещениям, достигнув общей успешности около 80%. Этот показатель свидетельствует о надежности и практической ценности разработки. Более того, анализ данных, полученных с помощью анкеты UTAUT, выявил высокую корреляцию — 0.92 — между намерением пользователей повторно использовать систему и их восприятием её социальной значимости. Этот результат подчеркивает, что PISHYAR не только функциональна, но и создает ощущение комфортного взаимодействия, что является ключевым фактором для успешного внедрения технологий социальной помощи.

Система PISHYAR значительно расширяет возможности социально-поддерживающих технологий, предлагая практичное и действенное решение для людей с нарушениями зрения. В отличие от традиционных вспомогательных средств, PISHYAR обеспечивает не просто навигацию, но и полноценное взаимодействие с окружающей средой посредством обработки естественного языка и адаптации к контексту. Эта способность к автономному анализу запросов и активации соответствующих модулей делает систему особенно ценной, позволяя пользователям ориентироваться в помещениях с высокой степенью успешности — около 80%. Более того, результаты опросов, основанных на модели UTAUT, демонстрируют высокую корреляцию между намерением повторного использования системы и ощущением ее «социального присутствия», что подчеркивает важность не только функциональности, но и комфорта взаимодействия для конечного пользователя.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к созданию не просто технического приспособления, но и интеллектуального помощника для незрячих людей. Авторы акцентируют внимание на социальной навигации и мультимодальном взаимодействии, что выходит за рамки простой ориентации в пространстве. Тим Бернерс-Ли однажды заметил: «Веб — это не только информация, но и способ взаимодействия». Аналогично, PISHYAR стремится не просто предоставить информацию об окружающей среде, но и обеспечить осмысленное взаимодействие с ней, используя большие языковые модели для интерпретации контекста и обеспечения адекватной реакции на социальные сигналы. Доказательство корректности алгоритмов социальной навигации, как и в математике, играет ключевую роль в обеспечении безопасности и комфорта пользователей.

Куда Далее?

Без четкого определения границ социальной навигации, любое решение, даже кажущееся функциональным, остается лишь статистическим шумом. Представленная работа, безусловно, демонстрирует техническую возможность интеграции больших языковых моделей в вспомогательные устройства для слабовидящих. Однако, истинная элегантность алгоритма проявится лишь в его способности к дедуктивному выводу, а не к простому реагированию на входные данные. Необходимо сосредоточиться на формализации понятия «социальной ситуации» и разработке метрик для оценки адекватности ответа системы.

Очевидным ограничением остается зависимость от качества данных, используемых для обучения языковой модели. Любой алгоритм, основанный на неполной или предвзятой информации, обречен на ошибки. Следующим шагом видится создание синтетических данных, отражающих широкий спектр социальных взаимодействий, а также разработка методов для верификации и валидации ответов системы в реальном времени. До тех пор, пока не будет доказана корректность алгоритма, он останется лишь сложным, но ненадёжным инструментом.

Перспективы развития лежат в области создания самообучающихся систем, способных адаптироваться к индивидуальным потребностям пользователя и эволюционировать вместе с ним. Истинная ценность не в количестве распознанных объектов, а в способности предвидеть намерения окружающих и действовать в соответствии с неявными социальными нормами. Только тогда такая «умная трость» сможет действительно стать полноценным помощником, а не просто техническим средством компенсации.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.12597.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-17 01:04